Análise Automática de Voz para Triagem de Disfagia em Pacientes Neurológicos (VOICED)

Fundo:

A disfagia orofaríngea, definida como qualquer alteração na capacidade de deglutição durante o trânsito de alimentos ou líquidos da cavidade oral para o esôfago, é uma complicação insidiosa de muitas doenças neurológicas. Esta condição pode levar seriamente a complicações graves, como desnutrição, desidratação e pneumonia, o que, em geral, tem um enorme impacto nos custos de gestão e no número de dias de hospitalização. Nesse contexto, é fundamental reconhecer imediatamente os fatores de risco e os primeiros sinais de disfagia para tomar medidas adequadas e imediatas e solicitar novas avaliações clínicas e instrumentais. Atualmente, não estão disponíveis métodos rápidos, quantitativos e eficazes de rastreio da disfagia para apoiar os profissionais de saúde. Até o momento, apenas escalas de avaliação clínica ou testes invasivos caros que exigem pessoal especializado são adotados em cenários clínicos, enquanto ainda não há ferramentas objetivas disponíveis em contextos extra-hospitalares para alertar os pacientes sobre situações de risco.

Lacunas atuais em conhecimento e objetivo:

Como a disfagia orofaríngea é causada por um comprometimento do controle da coordenação dos músculos da deglutição e esses músculos também desempenham um papel importante no processo de fonação, a investigação de alterações vocais poderia ser uma opção de triagem para reconhecer a disfagia em pacientes com doenças neurológicas. Na literatura atual, a análise automática da voz e o uso de algoritmos de aprendizado de máquina têm fornecido resultados relevantes na discriminação entre doenças neurológicas e indivíduos saudáveis, existindo também dados preliminares interessantes sobre disfagia. O objetivo deste estudo é desenvolver um algoritmo de classificação por aprendizado de máquina para triagem de disfagia em pacientes neurológicos utilizando análise automática de voz.

Envolvimento no estudo:

O estudo envolve pacientes com doenças neurológicas (doença de Parkinson, acidente vascular cerebral, esclerose lateral amiotrófica) com ou sem disfagia e indivíduos saudáveis. Os participantes são solicitados a realizar algumas tarefas vocais (fonação vocal sustentada, tarefas diadococinéticas, produção de frases padronizadas, liberdade de expressão) em uma única sessão experimental no momento da inscrição. As gravações de voz serão processadas automaticamente para derivar recursos de voz acústica, usados ​​como entrada para o algoritmo de classificação de aprendizado de máquina. A avaliação dos participantes para caracterização da amostra estudada é realizada com a coleta de dados anamnésicos e clínicos.